基于时空梯度特征的分部位的人体运动识别方法

摘要

本发明提出了一种基于时空梯度特征的分部位的人体运动识别方法，主要解决现有技术中特征提取复杂、表征能力弱的问题。其实现步骤是：(1)取一个样本视频I，检测视频中的时空兴趣点；(2)提取人体各部位的N个时空块；(3)计算时空块各层的最大梯度G_m；(4)在极坐标系中，将梯度G_m的大小r和方向θ进行区域划分，计算每个区域内大小r和方向θ的百分比d_θ(i)和d_r(j)，并级联为时空块的特征g_i；(5)检测人体的重心G(x₀,y₀)并计算人体运动的速度特征(6)将各部位的运动特征和速度特征级联作为最终特征；(7)按上述步骤对训练集X和测试集T中所有样本提取特征，获得训练样本特征集Xˊ和测试样本特征集Tˊ，并进行学习训练，获得分类结果。本发明能准确识别人体运动，可用于视频监控、目标识别和运动识别的视频处理。